摘要
本发明公开了一种扶梯梳齿板异物与缺陷的检测方法及系统,该方法通过检测模型识别断齿和/或异物的类别及边界框,该检测模型使用SPPFA模块,SPPFA模块在SPPF模块的每个池化层后添加通道注意力模块,每个通道注意力模块的输出经过拼接后再输入到空间注意力模块;同时检测模型的损失函数为Shape‑IoU损失函数、NWD损失函数与IoU损失函数三者的加权和。本发明通过空间注意力和通道注意力提升模型对关键特征的捕捉能力和抗干扰性,提升小目标检测效果;同时通过Shape‑IoU损失函数补充形状约束,避免形状失准,通过NWD提供平滑梯度,保障小目标收敛稳定性。
技术关键词
扶梯梳齿板
注意力
模块
训练检测模型
通道
建立检测模型
缺陷检测单元
图像
样本
可读存储介质
检测头
尺寸
网络
处理器
数据
存储器
计算机
电子设备
框架
系统为您推荐了相关专利信息
评价方法
特征提取模块
引入注意力机制
编码器
分支
文本匹配方法
模糊隶属度函数
建模算法
建模方法
计算机设备
纳米机器人
气泡检测方法
石英坩埚表面
区域分布分析
动态检测控制
工业缺陷检测
检测模型构建方法
融合特征
检测工业产品
网络